JPH0398099A - Digital audio coder and method of obtaining parameter for use in the same - Google Patents
Digital audio coder and method of obtaining parameter for use in the sameInfo
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明は、一般的に遅延（
ａｇ＞をパラメー
夕とする長期予測フィルタ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｆｉ
ｌｔｅｒ）を有するデジタル音声エンコーダに関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Field of Industrial Application) The present invention generally relates to a long-term prediction filter (Long Term Fi
lter).
ざらに詳しくは、本発明は、符号励起線形予測（Ｃｏｄ
ｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏ
ｎ Ｃ Ｅ Ｌ Ｐ ）音声エンコーダの使用に適する
が、これに限定されるものではない。More specifically, the present invention uses code-excited linear prediction (Cod
e-Excited Liner Predictio
n C E L P ) speech encoder, but is not limited to this.
（従来の技術）
ＣＥＬＰエンコーダの場合、長期予測および短期予測フ
ィルタ（Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｆｉｌｔｅｒ）は、起
動ベクトルの表から選択された一種のベクトルによって
起動される。ＣＥＬＰの場合、音声は、長期予測フィル
タに関連する起動ベクトルとラグおよび増幅度パラメー
タと短期予測フィルタに関連する１組のパラメータによ
って表わされる。これらのパラメータは、受信機に送信
され、この受信機はこれらのパラメータに基づいて元の
音声形態示を導出する。PRIOR ART In the case of a CELP encoder, the long-term and short-term prediction filters are activated by a type of vector selected from a table of activation vectors. In the case of CELP, speech is represented by an activation vector and lag and amplification parameters associated with a long-term predictive filter and a set of parameters associated with a short-term predictive filter. These parameters are transmitted to the receiver, which derives the original speech morphology based on these parameters.
長期予測フィルタのラグＬは、開ループ法または閉ルー
プ法いずれかによって決定することができる。開ループ
法の場合、ラグは送信機の入力信号から直接決定ざれる
。このラグは、正規化した自己相関関数（ａｕｔｏｃｏ
ｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の最大値を実
現する遅延であると決定することができる。The lag L of the long-term prediction filter can be determined by either open-loop or closed-loop methods. In the open-loop method, the lag is determined directly from the transmitter input signal. This lag is determined by the normalized autocorrelation function (autoco
It can be determined that the delay is the delay that achieves the maximum value of (relation function).
この自己相関関数は、試験ざれる各ラグに対して計算ざ
れなければならない。This autocorrelation function must be calculated for each lag tested.
計算上の負荷を多く必要としない開ループ法の変化は、
デシメート（ｄｅｃｉｍａｔｅ）された音声信号の正規
化された自己の最大値を見付けることによって構成ざれ
る。試験はより少ないサンプルで行われるので、計算も
より少なくてすむ。このデシメートざれた信号の遅延は
、デシメーション係数を乗じ、デシメートしなかった信
号に対応する遅延値を得る。この方法によって得られる
ラグは、デシメートざれた信号を基礎とするので分解能
が低い。計算され、かつデシメートしなかったラグに隣
接するラグを試験することによって、より高い分解能を
得ることができる。ジュイン・フエイ・チェン（Ｊｕｉ
ｎ−口ｗｅｙ Ｃｈｅｎ＞およびアレン●ガーショ（
Ａｌｌｅｎ Ｇｅｒｓｈｏ＞による、「後置フィルタ
を組込み可能な実時間べクトルによる４８００ＢＰＳで
のＡＰＣ音声のコード化Ｊ、１９８７年４月付、ｐｒｏ
ｃｅｅｄｒｎｇｓ ｏｆ８５ないし２１８８頁を参照の
こと。A variation of the open-loop method that requires less computational effort is
It is constructed by finding the normalized self-maximum value of the decimated audio signal. Since the test is performed on fewer samples, fewer calculations are required. The delay of this decimated signal is multiplied by a decimation factor to obtain the delay value corresponding to the undecimated signal. The lag obtained by this method has low resolution because it is based on a decimated signal. Higher resolution can be obtained by testing lags adjacent to lags that were calculated and not decimated. Juyin Huei Chen
n-mouth wey Chen> and Allen ● Gersho (
Allen Gersho, “Coding APC Voice at 4800 BPS with Real-Time Vectors with Incorporated Postfilter J, April 1987, pro.
See ceedrngs of pages 85-2188.
ラグを決定する閉ループ法の場合、試行ラグと長期予測
フィルタの増幅度が試験され、音声信号と従続接続ざれ
た短期予測フィルタおよび長期予測フィルタの出力との
間の重み付けされた誤差の２乗平均を最小にする。この
方法は、長期予測フィルタの遅延線中のコード化された
データと入力信号との間の一致を見出だそうとするもの
である。For the closed-loop method of determining lag, the trial lag and the amplification of the long-term prediction filter are tested, and the squared weighted error between the speech signal and the output of the cascaded short-term and long-term prediction filters is tested. Minimize the average. This method attempts to find a match between the coded data in the delay line of the long-term prediction filter and the input signal.
長期ラグ（Ｌｏｎｃ＋ Ｔｅｒｍ Ｌａａ）と増幅度は
、音声が合或される受信機に存在する実際の長期予測フ
ィルタに基づいて決定される。したがって、閉ループ法
は、開ループ法より高い分解能を実現するが、計算コス
トがより高くなる。The long term lag (Lonc+ Term Laa) and amplification are determined based on the actual long term predictive filter present in the receiver where the speech is combined. Therefore, closed-loop methods achieve higher resolution than open-loop methods, but at higher computational costs.
（発明の概要〉
本発明の目的は、高い分解能を有するがビット速度と計
算負荷要件を低減させた音声エンコーダ中の長期予測フ
ィルタのラグを決定する改良された方法と装置を提供す
ることである。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an improved method and apparatus for determining the lag of a long-term predictive filter in a speech encoder with high resolution but with reduced bit rate and computational load requirements. .
発明の１つの特徴は、開ループ・ラグ・サーチを使用す
ることである。自己相関のピーク（最大値）を有する１
組の遅延が見出される。一実施例の場合、このサーチは
係数４でデシメートざれた入力信号に対して実行される
。デシメートざれた信号を使用して、正規化した自己相
関が計算され、ピークを有するラグが見出される。幾つ
かの最大ピークの遅延は、４を乗ずることによってデシ
メートしなかった元の信号領域に変換される。正規化さ
れた自己相関は、次にデシメートしなかった信号を使用
して変換ざれた（デシメートしなかった〉ラグの近傍の
小範囲に対して計綽される。自己相関の最大値に関連す
る遅延Ｄｐが記憶される。One feature of the invention is the use of an open loop lag search. 1 with the peak (maximum value) of autocorrelation
A set of delays is found. In one embodiment, this search is performed on an input signal that has been decimated by a factor of four. Using the decimated signal, the normalized autocorrelation is calculated to find the peaked lag. The several maximum peak delays are converted to the undecimated original signal domain by multiplying by 4. The normalized autocorrelation is then calculated over a small range of the neighborhood of the transformed (not decimated) lag using the undecimated signal, associated with the maximum value of the autocorrelation. The delay Dp is stored.
Ｄｐの７５％のような所定のパーセンテージの自己相関
値を実現する所定の遅延値が保存され、苅応するラグは
ラグ値を増加させることによってラグの集団に組織ざれ
る。最小の遅延を有するラグから開始し、Ｄｐと調和的
に関連するかどうかを決定するため、それぞれ試験ざれ
る。調和的関係を有することが分かった最初のラグが、
開ループ・ラグとして使用ざれるものとして選択ざれる
。A predetermined delay value that achieves an autocorrelation value of a predetermined percentage, such as 75% of Dp, is saved, and corresponding lags are organized into clusters of lags by increasing the lag value. Starting with the lag with the smallest delay, each is tested to determine whether it is harmonically related to Dp. The first lag found to have a harmonic relationship is
Selected to be used as an open loop lug.
したがって、この方法は最小値を有するラグの集団から
試行ラグを選択するのに有利である。もし試行ラグがど
れもＤｐと調和的な関係にない場合、次にＤｐが開ルー
プ・ラグとして選択ざれる。Therefore, this method is advantageous in selecting the trial lag from the population of lags with the minimum value. If none of the trial lags are harmonically related to Dp, then Dp is selected as the open-loop lag.
本発明の他の特徴は、閉ループの長期予測サーチ用の所
定の範囲を定義するために開ループ・ラグを使用するこ
とに関する。閉ループ・サーチの範囲は、開ループ・ラ
グに隣接するラグと開ループ・ラグの整数倍数（調和数
〉およびこのような調和数に隣接するラグを有する。最
小の閉ループ・サーチ誤差を有するラグが長期予測フィ
ルタに対するラグとして選択される。このような開ルー
プ・ラグを制限ざれた閉ループ・ラグ・サーチと組合わ
せて使用すると、従来の開ループ法と比較して、最小の
計算負荷で改良された分解能を得る。Another feature of the invention relates to the use of open loop lags to define predetermined ranges for closed loop long term predictive searches. The range of the closed-loop search has lags adjacent to the open-loop lag and integer multiples (harmonic numbers) of the open-loop lags and lags adjacent to such harmonic numbers.The lag with the smallest closed-loop search error is selected as the lag for the long-term prediction filter.Using such an open-loop lag in combination with a restricted closed-loop lag search provides an improvement with minimal computational effort compared to traditional open-loop methods. obtain a higher resolution.
（実施例）
本発明の重要な特徴は、開ループ法によって決定ざれる
長期ラグ・パラメータと閉ループ法によって決定される
同じパラメータとの間にしばしば存在する関係を認識す
ることである。閉ループ・ラグは、開ループ・ラグの倍
数すなわち調和数の周囲にしばしば現われる。したがっ
て、Ｄｐと調和的に関係する実質的に正規化ざれた自己
相関値を有する最小開ループ・ラグを選択すると、特に
後続の閉ループ・ラグが調和関係に基礎を置く場合に、
改良ざれた結果が与えられる。EXAMPLE An important feature of the present invention is the recognition of the relationship that often exists between long-lag parameters determined by open-loop methods and the same parameters determined by closed-loop methods. Closed-loop lags often appear around multiples or harmonic numbers of open-loop lags. Therefore, choosing a minimum open-loop lag with a substantially non-normalized autocorrelation value that is harmonically related to Dp, especially if subsequent closed-loop lags are based on a harmonic relationship,
Improved results are provided.
第１図は、本発明による改良点を含むＣＥＬＰ音声エン
コーダ１００の実施例を示す。一般的に音声によって構
成ざれるデジタル化した信号Ｓ（ｎ）がエンコーダの入
力に加えられる。このエンコーダの目的は、２乗平均値
Ｅ・を最小にずるパラメータと励起を決定することであ
る。これらのパラメータは、対応する受信機に送られる
。FIG. 1 shows an embodiment of a CELP audio encoder 100 that includes improvements in accordance with the present invention. A digitized signal S(n), typically consisting of audio, is applied to the input of the encoder. The purpose of this encoder is to determine the parameters and excitations that minimize the root mean square value E. These parameters are sent to the corresponding receiver.
受信機では、送信機から受信したコード５Ｂパラメータ
にしたがってコードブック１０３に含まれる励起ベクト
ルを従続接続した長期予測フィルタ１０５と短期予測フ
ィルタ１０６に加えることによって音声が合成される。At the receiver, speech is synthesized by applying the excitation vectors included in the codebook 103 to the long-term prediction filter 105 and short-term prediction filter 106 connected in series according to the code 5B parameters received from the transmitter.
送信機は、受信機にこれらのフィルタに関連するパラメ
ータおよび選択されるべき励起ベクトルの識別を与える
。The transmitter provides the receiver with the parameters associated with these filters and the identification of the excitation vector to be selected.
フィルタのパラメータが選択ざれた後、この送信機はコ
ードブック１０３をサーチすることによって励起ベクト
ルを決定することができる。各励起ベクトルｕＨ（ｎ）
はこれらのフィルタを介して送られ、重み付けフィルタ
１１０の出力Ｅ′（ｎ＞の２乗平均値によって表わざれ
る誤差Ｅは、２乗ブロック１０９と合計ブロック１０８
によって計算ざれる。最小誤差を実現するベクトルが選
択ざれる。励起ベクトルに関連する索引すなわちコード
語が受信機に送られる。After the filter parameters are selected, the transmitter can determine the excitation vector by searching the codebook 103. Each excitation vector uH(n)
is sent through these filters, and the error E represented by the root mean square value of the output E'(n>) of the weighting filter 110 is calculated by the square block 109 and the summation block 108.
It is calculated by The vector that achieves the minimum error is selected. An index or codeword associated with the excitation vector is sent to the receiver.
短期予測フィルタのパラメータａｋは、ＬＰＧ係数抽出
器１０２によって決定ざれる。これらのパラメータは、
入力波形にあける短時間相関を作る。The parameters ak of the short-term prediction filter are determined by the LPG coefficient extractor 102. These parameters are
Create a short-time correlation in the input waveform.
長期予測フィルタ１０５用のラグ・パラメータは、開ル
ープ・ラグ抽出器１０１とマッピング・ブロック１０４
によって決定され、これらは以下で詳細に説明する。開
ループ・ラグ抽出器１０１は、各フレームにつき１回、
開ループ・ラグＬ。ｐｅｎを抽出する。マッピング・ブ
ロック１ｏ４は、闇ループ・ラグを、最終ラグが選択ざ
れる閉ループ・ラグ・サーチの基礎を形成するラグの範
囲にマッピングする。The lag parameters for the long-term prediction filter 105 are determined by the open-loop lag extractor 101 and the mapping block 104.
These are explained in detail below. The open-loop lag extractor 101 extracts the lag once for each frame.
Open loop lug L. Extract the pen. Mapping block 1o4 maps the dark loop lag to the range of lags that form the basis of the closed loop lag search from which the final lag is selected.
減算器１０７は、入力信号ｓ （ｎ）と合戒された入力
信号Ｓ′ ・ （ｎ）との間の差に基づいて誤差信＠ｅ
・ （ｎ＞を発生する。次に、誤差信号は、重み付けフ
ィルタ１１０によってフィルタされ、その出力はブロッ
ク１０９によって２乗され、部はブロック１０８によっ
て２乗され、その結果２乗平均誤差Ｅ・を発生する。最
小誤差Ｅ・を発生させる合戒ざれた信号は、考慮されて
いる入力信号のサンプルに対するパラメータの最適な選
択を表わす。The subtracter 107 generates an error signal @e based on the difference between the input signal s (n) and the combined input signal S' (n).
The error signal is then filtered by a weighting filter 110, the output of which is squared by block 109, which is squared by block 108, resulting in a root mean square error E. The determined signal that produces the minimum error E represents the optimal choice of parameters for the sample of the input signal being considered.
第２Ａ図は、長期予測フィルタ１０５の簡略化したブロ
ック図を示す。フィルタ１０５は、加算器２０２によっ
て構成され、この加算器２０２は入力ｕＨ（ｎ）に、遅
延線２０４によってＬサンプルだけ遅延ざれ増幅器２０
３によってβ倍ざれたこの加算器の出力を加える。遅延
線２０４の可変遅延しは、長期予測フィルタ１０５のラ
グ・パラメータを表わし、βで示される増幅度の値は、
フィルタの他のパラメータを表わす。FIG. 2A shows a simplified block diagram of long-term prediction filter 105. The filter 105 is constituted by an adder 202, which inputs an input uH(n) to a differential amplifier 20 delayed by L samples by a delay line 204.
Add the output of this adder multiplied by β by 3. The variable delay of the delay line 204 represents the lag parameter of the long-term prediction filter 105, and the amplification value denoted by β is:
Represents other parameters of the filter.
第２Ｂ図は、第１図に示すエンコーダを表わす等価な実
施例である。本実施例２１０は、長期予測フィルタ１０
５のラグ・パラメータに対する閉ループ・サーチを説明
するために使用される。第１図の重み付けフィルタ１１
０は、減算器１０７かうの出力からシフトされ、入力信
号と合或された入力信号の両方と直列に設けられた。ブ
ロック２１３，２１５は、重み付けフィルタ１１０と直
列の短期予測フィルタ１０６の転送関数口（Ｚ）を表わ
す。マツピング・ブロック１０４によって決定ざれるよ
うに各閉ループ・ラグの候補は、フィルタ１０５のラグ
に対応するサブ・フレーム・サンプルＢ１ （ｎ＞を遅
延装置２０４と増幅度βの状態から抽出することによっ
てフレームのサブ・フレーム１つにつき一度試験ざれる
。これらのサンプルは、次にブロック２１５を通過して
ｂ′１ （ｎ〉を発生する。このブロック２１５の状態
は、各々の試験されるラグに対してゼロに初期化ざれる
。いずれの励起も存在しない口（２）の出力である関数
日（２）のゼロ入力応答は、ブロック２１３によって重
み付けざれた入力シーケンスｗ（ｎ）から減じられｐ（
ｎ）を発生する。ｐ（ｎ＞とｂ’ Ｌ（ｎ）との差は、
ブロック１０９によって２乗され、ブロック１０８によ
って合計され、誤差Ｅ・を発生する。最小誤差Ｅ・を発
生するこのラグ・パラメータは、最適ラグの選択を表わ
す。FIG. 2B is an equivalent embodiment representing the encoder shown in FIG. The present embodiment 210 is based on the long-term prediction filter 10
used to illustrate a closed-loop search for a lag parameter of 5. Weighting filter 11 in FIG.
A zero was shifted from the output of subtractor 107 and placed in series with both the input signal and the combined input signal. Blocks 213 and 215 represent transfer function ports (Z) of short-term prediction filter 106 in series with weighting filter 110. Each closed-loop lag candidate, as determined by mapping block 104, is mapped to the frame by extracting the sub-frame samples B1 (n>) corresponding to the lag of filter 105 from the state of delay unit 204 and amplification β. These samples are then passed through block 215 to generate b′1 (n〉). The state of this block 215 is The zero input response of function day (2), which is the output of mouth (2) where no excitation is present, is subtracted from the weighted input sequence w(n) by block 213 and p(
n). The difference between p(n> and b' L(n) is
Squared by block 109 and summed by block 108 to produce error E. This lag parameter that produces the minimum error E represents the selection of the optimal lag.
第３図は、開ループ・ラグ・パラメータの選択とこれを
閉ループ・パラメータ・サーチで使用するための基本的
な段階を示す。第３図はその手順をブロック図の形態で
図示するが、長期ラグ・パラメータ・サーチはソフトウ
エアによって実現され、第４図ないし第６図でざらに詳
しく説明される。FIG. 3 shows the basic steps for selecting an open-loop lag parameter and using it in a closed-loop parameter search. Although FIG. 3 illustrates the procedure in block diagram form, the long lag parameter search is implemented in software and is explained in more general detail in FIGS. 4-6.
入力信号ｓ （ｎ）は低域フィルタ３０１によってフィ
ルタされ、デシメータ３０２によってデシメートされ、
デシメートざれた入力信号Ｘｄ（ｎ）を発生する。代表
的な実施例の場合、デシメーションは係数４による。自
己相関最大値検出器３０３は、相関最大値すなわちデシ
メートざれた入力信号に関連する種々の試行ラグに対す
る値を検索する。最大値Ｐ（ｎ）および対応するラグＩ
（ｎ）はブロック３０４に入力され、このブロック３
０４は所定の相関最大値の上位の組（図示の実施例の場
合５〉に対応するラグを識別する。これらのラグｄ，と
対応する最大値は自己相関調整（ａｕｔｏ−ｃｏｒｒｅ
ｌａｔｉｏｎ ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ）ブロック３０５
に入力され、このブロック３０５はデシメートざれた信
号に基づく遅延をデシメートざれない入力信号Ｓ（ｎ＞
に基づく遅延ｄ′ ・に変換する。The input signal s (n) is filtered by a low-pass filter 301 and decimated by a decimator 302;
A decimated input signal Xd(n) is generated. In the exemplary embodiment, the decimation is by a factor of four. Autocorrelation maximum detector 303 searches for a correlation maximum or value for various trial lags associated with the decimated input signal. The maximum value P(n) and the corresponding lag I
(n) is input to block 304, and this block 3
04 identifies the lags corresponding to the upper set of predetermined correlation maxima (5 in the illustrated embodiment). These lags d, and the corresponding maxima are auto-correlation adjusted.
(refinement) block 305
This block 305 inputs the undecimated input signal S(n>
Convert to a delay d' based on d'.
調整ざれたラグｄ′ ・は決定アルゴリズム・ブロック
３０６の入力を発生し、このブロックは５個のラグの内
の１個を、最大相関値を有するラグＤｐの調和数である
最小遅延を有するラグの選択に有利なアルゴリズムに基
づく開ループ・ラグ・パラメータ１−。。。．とじて選
択する。このアルゴリズムはさらに第６図で説明する。The adjusted lag d' produces the input of the decision algorithm block 306, which selects one of the five lags as the lag with the smallest delay that is the harmonic number of the lag Dp with the largest correlation value. The open-loop lag parameter 1- is based on an algorithm that favors the selection of . . . ．． Close and select. This algorithm is further explained in FIG.
開ループ・ラグＬ。。。。は、第７図で説明する閉ルー
プ・サーチで試験ざれるＮ個（図示の実施例の場合８｛
［１１ｉ］ ）の可能性のあるラグのシーケンスにマッ
プされるマッピング・ブロック３０７への入力として与
えられる。最小２乗平均誤差を有する試行ラグＬ１ない
しＬ８のラグは、長期予測フィルタに使用される最終ラ
グ・パラメータとして選択ざれる。Open loop lug L. . . . is the number of N (8
[11i] ) is provided as input to mapping block 307 which is mapped to a sequence of possible lags. The lag of the trial lags L1 through L8 with the least mean squared error is selected as the final lag parameter used in the long-term prediction filter.
第４図は、第３図のブロック３０３で使用される自己相
関決定法を示すフロー図４００である。FIG. 4 is a flow diagram 400 illustrating the autocorrelation determination method used in block 303 of FIG.
これらのパラメータは以下のように定義される。These parameters are defined as follows.
Ｎは検出ざれた最大値の数を識別し、・−ｋはラグ値を
表わし、Ｌ ・ とＬ は考慮される最小ｍｌｎ
ｍａＸ
および最大ラグ値を表し、ｆＤ（ｋ）はラグｋに対ずる
正規化した自己相関関数の値を表わし、Ｐ（Ｎ）はラグ
ｋ−１に対するＮ番目の自己相関最大値を記憶し、Ｉ
（Ｎ＞は対応するｋ−１ラグを記憶する。太字の下半分
の括弧と太字の上半分の括弧は、演算子の独立変数より
小さい最大の整数と、独立変数より大ぎい最小の整数を
示す演算子をそれぞれ表わす。N identifies the number of maximum values detected, -k represents the lag value, and L and L are the minimum mln considered.
maX and the maximum lag value, fD(k) represents the value of the normalized autocorrelation function for lag k, P(N) stores the Nth autocorrelation maximum value for lag k-1, I
(N> stores the corresponding k-1 lag. The lower half parentheses in bold and the upper half parentheses in bold indicate the largest integer less than the independent variable of the operator and the smallest integer greater than the independent variable. each represents an operator.
ブロック４０１は、サブ・フレームＮをゼロに、ｋを考
慮ざれるべき最小ラグに初期化することを示す。ここで
考えられているラグは、４でデシメートされた入力信号
に対するものであり、したがって係数４によってｋを基
準化する必要がある。Block 401 depicts initializing sub-frame N to zero and k to the minimum lag to be considered. The lag considered here is for an input signal decimated by 4, so it is necessary to scale k by a factor of 4.
ブロック４０２は、デシメートしたサンプルｘＤ（ｎ）
とＸｏ（ｎ−ｋ）との間の相関性を決定する正規化自己
相関の公式を示す。この関数は技術上一般的に知られる
。Block 402 represents the decimated sample xD(n)
The formula for normalized autocorrelation that determines the correlation between and Xo(n−k) is shown. This function is commonly known in the art.
ブロック４０３，４０４，４０５は、正規化した自己相
関の最大値を有するものとして識別ざれると考えた場合
にラグｋ−１に対して全て真でなければならない一連の
決定を示す。もしこれらの決定が全て真であれば、ブロ
ック４０６は、最大値Ｐ （Ｎ＞とラグｋ−１と関連す
るラグＩ （Ｎ）を記憶し、Ｎをインクリメントする。Blocks 403, 404, and 405 represent a series of decisions that must all be true for lag k-1 to be identified as having the maximum value of normalized autocorrelation. If all these decisions are true, block 406 stores the maximum value P (N> and the lag I (N) associated with lag k-1) and increments N.
ブロック４０７はｋを次の試行ラグにインクリメントす
る。決定ブロック４０８は、新しいラグ値が考慮寸るぺ
き最大ラグ未満であるか否が決定するためにこの新しい
ラグの値を試験する。もしラグｋが最大値未満であれば
、前の説明にしたかって、次のラグの値が試験ざれる。Block 407 increments k to the next trial lag. Decision block 408 tests the new lag value to determine if the new lag value is less than the maximum lag considered. If lag k is less than the maximum value, then the next lag value is tested, following the previous discussion.
もし新しいラグｋが最大値を超えるなら、フロー・チャ
ート４００のそれ以上の処理を中止し、プログラムは第
５図の開始点ｒＢＪに進む。したがって、この手順は自
己相関最大値とこれらの最大値に関連するラグを認識し
記憶する。If the new lag k exceeds the maximum value, further processing of flow chart 400 is aborted and the program proceeds to starting point rBJ in FIG. Therefore, this procedure recognizes and remembers the autocorrelation maxima and the lags associated with these maxima.
第５図は、第３図のブロック３０４，３０５の機能を実
行するフロー図５００を示す。ブロック５０１は、Ｎｐ
の最大値（図示の実施例の場合Ｎ，＝５）を識別し、こ
れに対応するラグＩ （Ｎ＞を、最大値の大きさによる
のでなく、遅延が小さい方から大きい方へと順番に並べ
る。ブロック５０２では、パラメータｄＮはブロック５
０１で識別されたラクに対応し、これらは各々４を乗じ
ることによってデシメートざれない遅延の大きざに変換
される。この図では、パラメータｉとｋは整数の変数を
表わし、ここで１は調整ざれるラグの数を識別し、ｋは
ラグの値を表わす。パラメータｍａＸｉは、自己相関調
整段階で決定ざれるように、調整ざれた各ラグに対する
最大自己相関値を記憶する。FIG. 5 shows a flow diagram 500 that performs the functions of blocks 304 and 305 of FIG. Block 501 is Np
(N,=5 in the illustrated embodiment), and the corresponding lags I (N>) are determined in order from smaller to larger delays, rather than depending on the magnitude of the maximum value. In block 502, the parameter dN is
01, and these are each converted into undecimable delay magnitudes by multiplying by 4. In this figure, parameters i and k represent integer variables, where 1 identifies the number of lags to be adjusted and k represents the value of the lag. The parameter maXi stores the maximum autocorrelation value for each adjusted lag, as determined in the autocorrelation adjustment step.
調整ざれる各ラグおよびｄ．−２からｄ ｎ ＋２のラ
グの範囲に対して（５０４，５１０参照）、ブロック５
０６で正規化された自己相関関数が計算ざれる。一番大
きい最大値がｍａＸ ｉとして記憶され、これに対応す
るラグはｄ／，として記憶される（５０７．５０８参照
〉。試行ラグｄ１の周辺のラグの範囲が決定ブロック５
１０で決められたように計算ざれた後、自己相関の調整
が残りの４個の記憶された各ラグに対して継続ざれる。each lug being adjusted and d. For a range of lags from −2 to d n +2 (see 504, 510), block 5
A normalized autocorrelation function is calculated in step 06. The largest maximum value is stored as maX i, and the corresponding lag is stored as d/, (see 507 and 508).The range of lags around trial lag d1 is determined by decision block 5.
10, the autocorrelation adjustment continues for each of the remaining four stored lags.
ブロック５０３．５０４は、パラメータｉとｋを初期化
し、ブロック５０９，５１１はパラメータｋとｉをイン
クリメントする。決定ブロック５１２は、何時最後の試
行ラグの計算が完了したがを検知する。プログラムは制
御を第６図に続く「Ｃ」に転送する。Blocks 503 and 504 initialize parameters i and k, and blocks 509 and 511 increment parameters k and i. Decision block 512 detects when the last trial lag calculation is completed. The program transfers control to "C" following FIG.
第５図の一般的な目的は、５つの最大値に対応する遅延
を検出し、遅延の大きさによって遅延を上昇順に並べ、
デシメートされないラグに基づいてざらに調整された自
己相関の決定を実行することである。図示の例の場合、
各々のデシメートざれていないラグは、±２の範囲でサ
ーチざれる。The general purpose of Figure 5 is to find the delays corresponding to the five maximum values, order the delays in ascending order by delay magnitude, and
The solution is to perform a coarsely adjusted autocorrelation determination based on undecimated lags. In the example shown,
Each undecimated lag is searched within ±2.
この範囲は、デシメーションによって発生する可能性の
ある潜在的誤差を考慮したものである。フロー図５００
の動作が完了すると、自己相関の最大値が５つのラグに
対して記憶ざれる。This range takes into account potential errors that may be introduced by decimation. flow diagram 500
When the operation is completed, the maximum value of the autocorrelation is stored for the five lags.
第６図は、第３図のブロック３０６によって参照される
決定アルゴリズムを実行するフロー・ヂャート６００を
示す。ブロック６０１で、自己相関の最大値ｍａｘ・を
有するラグがＤｐｅａｋと■
して識別される。残りのラグは、次にＤｐｅａｋの少な
くとも所定のパーセンテージ（本実施例の場合７５％〉
を有するラグを見出すと考えられる。FIG. 6 shows a flow diagram 600 for implementing the decision algorithm referenced by block 306 of FIG. At block 601, the lag with the maximum autocorrelation value max. is identified as Dpeak. The remaining lag is then equal to at least a predetermined percentage (75% in this example) of Dpeak.
It is considered to find a lag with .
少なくとも７５％の最大値を有するラグは、上昇順にＤ
ないしＤＮｑと命名し直され、ここで０１
１はこの集団の中で最小のラグを有する。ブロック６０
２はし。，。。をＤｐｅａｋと等しいと定義する。パラ
メータｉは一連のＮｑを検索する力ウンタを表わす。こ
の図のパラメータｋは調和関係に対する整数値を表わし
、２から４の範囲である。決定ブロック６０５は、ラグ
Ｄ・がラグＤｐｅａｋと調和関係にあるか否かを決定す
る。ブロック６０５で最初の調和関係を見付けた場合（
ＹＥＳ），ブロック６０７はＬ をサブｏｐｅｎ
調和関係のラグとして再定義し、プログラムはｒＤＪで
終了する。したがって、ラグの選択決定はＤｐ。ａｋと
最も近い調和関係を有する最小ラグを選択することが有
利になるようにバイアスされる。フロー図６００から理
解されるように、もい ラグのいずれもがＤｐ。ａｋと
調和関係にｑ
なければ、次にプログラムは６１０でｒＹＥｓＪの判定
により終了するが、ここで１０，。。はＤｐ。ａｋと定
義されたままである。Lags with a maximum value of at least 75% are D
DNq, where 01 1 has the smallest lag in this population. block 60
2 chopsticks. ,. . is defined as equal to Dpeak. Parameter i represents a force counter that searches for a series of Nq. The parameter k in this figure represents an integer value for the harmonic relationship and ranges from 2 to 4. Decision block 605 determines whether lag D· is in a harmonious relationship with lag Dpeak. If the first harmonic relation is found in block 605 (
YES), block 607 redefines L as the lag of the subopen harmonic relation, and the program ends with rDJ. Therefore, the lag selection decision is Dp. It is biased in favor of choosing the smallest lag that has the closest harmonic relationship with ak. As can be seen from the flow diagram 600, both of the lags are Dp. If q does not have a harmonic relationship with ak, then the program terminates by determining rYEsJ at 610, where 10. . is Dp. It remains defined as ak.
第７図は、第３図のブロック３０７によるマツピンクを
図示した一連の表を示す。ラグ値し。，。．は第７図で
はｋで表わされる。１０個の表はｋの値を各々閉ループ
・ラグ・サーチによって試験されるる８個の試行ラグＬ
１ないし「８にマップする。最小の閉ループ誤差を有す
る試行ラグは、長期予測フィルタ１０５によって使用ざ
れるラグとして選択ざれる。FIG. 7 shows a series of tables illustrating pine pink according to block 307 of FIG. Worth the lag. ,. ．． is represented by k in FIG. The 10 tables are divided into 8 trial lags L, each of which is tested by a closed-loop lag search for the value of k.
1 to 8. The trial lag with the smallest closed-loop error is selected as the lag used by long-term prediction filter 105.
ｋの値が小さい場合、ｋと調和関係にある試行値が調和
数の範囲と同様にサーチされることか第７図から分かる
。ｋの値が大きい場合、これらのｋの値より大きい調和
数は通常の音声に対応するラグ値が存存する範囲を超え
ることが知られているので、ｋの近傍のサーチ範囲のみ
が考慮されることが分かる。It can be seen from FIG. 7 that when the value of k is small, trial values that are harmonically related to k are searched in the same way as the range of harmonic numbers. For large values of k, only the search range in the vicinity of k is considered, since harmonic numbers larger than these k values are known to exceed the range in which lag values corresponding to normal speech exist. I understand that.
デジタル式音声エンコーダの長期予測フィルタに使用さ
れるラグ・パラメータを決定する本発明の方法は、開ル
ープ・ラグ・サーチより若干計算指向であるが、閉ルー
プ・ラグ・サーチに相当する分解能を発生する。The method of the present invention for determining lag parameters used in long-term predictive filters in digital speech encoders is slightly more computationally oriented than open-loop lag searches, but produces resolution comparable to closed-loop lag searches. .
本発明の実施例は上記のように説明され、図示されたが
、本発明の範囲は添付の請求項によって定義される。While embodiments of the invention have been described and illustrated above, the scope of the invention is defined by the appended claims.
第１図は、本発明による長期予測ラグ予測器の実施例を
含むＣＥＬＰエンコーダのブロック図である。
第２Ａ図は、長期予測フィルタの簡略ブロック図である
。
第２Ｂ図は、長期予測フィルタのラグ・パラメータに対
する閉ループ・サーチ法を示ＴＣＥＬＰエンコーダを実
行したブロック図である。
第３図は、本発明の１実施例によって実行ざれる機能を
示すブロック図である。
第４図は、第３図のブロック３０３の機能を実行する方
法を示すフロー・チャートである。
第５図は、第３図のブロック３０４，３０５の機能を実
行する方法を示すフロー・チャートである。
第６図は、第３図のブロック３０６の機能を実行する方
法を示すフロー・チャートである。
第７図は、第３図のブロック３０７によるマッピングを
示すテーブルである。
１００・・・ＣＥＬＰ音声エンコーダ、１０１・・・開
ループ・ラグ抽出器、
１０２・・・ＬＰＧ係数抽出器、
１０３・・・コードブック
１０４・・・マッピング、
１０５・・・長期予測フィルタ、
１０６・・・短期予測フィルタ、
１０７・・・減算器、
１０８・・・合計ブロック、
１０９・・・２乗ブロック、
１１０・・・重み付けフィルタ、
２０２・・・加算器、２０３・・・増幅器、２０４・・
・遅延線、２１０・・・エンコーダ、２１２・・・減算
器、
２１３．２１５・・・転送関数、
３０１・・・低域フィルタ、
３０２・・・デシメータ、
３０３・・・自己相関最大値検出器、
３０４ ・
３０５・
３０６・
３０７・
・遅延検出ブロック、
・自己相関調整ブロック、
・決定アルゴリズム、
・マッピング。FIG. 1 is a block diagram of a CELP encoder including an embodiment of a long-term predictive lag predictor according to the present invention. FIG. 2A is a simplified block diagram of a long-term prediction filter. FIG. 2B is a block diagram implementing a TCELP encoder showing a closed-loop search method for the lag parameter of a long-term prediction filter. FIG. 3 is a block diagram illustrating the functions performed by one embodiment of the invention. FIG. 4 is a flow chart illustrating a method for performing the function of block 303 of FIG. FIG. 5 is a flow chart illustrating a method for performing the functions of blocks 304 and 305 of FIG. FIG. 6 is a flow chart illustrating a method for performing the function of block 306 of FIG. FIG. 7 is a table showing the mapping according to block 307 of FIG. 100... CELP audio encoder, 101... Open loop lag extractor, 102... LPG coefficient extractor, 103... Codebook 104... Mapping, 105... Long term prediction filter, 106. ...Short term prediction filter, 107...Subtractor, 108...Summing block, 109...Squaring block, 110...Weighting filter, 202...Adder, 203...Amplifier, 204...・
-Delay line, 210...Encoder, 212...Subtractor, 213.215...Transfer function, 301...Low pass filter, 302...Decimeter, 303...Autocorrelation maximum value detector , 304 ・ 305 ・ 306 ・ 307 ・Delay detection block, ・Autocorrelation adjustment block, ・Decision algorithm, ・Mapping.
Claims (14)
ルタ（１０５）を含むデジタル音声エンコーダ（１００
）の前記フィルタ用の開ループ・ラグ・パラメータＬ＿
ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎを発生する方法において、前記方法は： 長さの異なる試行ラグ用の相関値を計算する段階； 前記値の内最大値を有する所定数の試行ラグを選択する
段階であって、前記数の最大値が対応するラグＤ＿ｐを
有する前記段階；および 前記数のラグの少なくとも１つがラグＤ＿ｐと調和関係
にあるか否か決定し、ラグの前記数の少なくとも１つが
ラグＤ＿ｐと調和関係にある場合前記数をラグ・パラメ
ータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎとして選択し、前記数のラグの
いずれもラグＤ＿ｐと調和関係にない場合Ｄ＿ｐをラグ
・パラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎとして選択する段階； によって構成されることを特徴とする方法。(1) A digital audio encoder (100) including a long-term prediction filter (105) with a time lag parameter.
) of the open-loop lag parameter L_
o_p_e_n, said method comprising: calculating correlation values for trial lags of different lengths; selecting a predetermined number of trial lags having a maximum value among said values; said maximum value has a corresponding lag D_p; and determining whether at least one of said number of lags is harmonically related to lag D_p, and if at least one of said number of lags is harmonically related to lag D_p; A method comprising: selecting said number as a lag parameter L_o_p_e_n; and selecting D_p as a lag parameter L_o_p_e_n if none of the lags in said number are harmonically related to the lag D_p.
のラグを選択する段階によつてさらに構成されることを
特徴とする請求項１記載の方法。2. The method of claim 1, further comprising the step of: (2) selecting the smallest lag among the values of said number that is harmonically related to lag D_p.
かつラグＤ＿ｐを有するラグの範囲を定義し、前記調和
関係の決定を前記範囲内にある前記の数のラグの整数倍
数に基づいて決定する段階によつてさらに構成されるこ
とを特徴とする請求項１記載の方法。(3) said determining step defines a range of lags consisting of consecutive lags and having a lag D_p, and determining said harmonic relationship based on an integer multiple of said number of lags within said range; 2. The method of claim 1, further comprising steps.
ルタ（１０５）および前記フィルタ用の開ループ・ラグ
・パラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎを決定する手段を有す
るデジタル音声エンコーダ（１００）において、前記エ
ンコーダは： 長さの異なる試行ラグに対する相関値を計算する手段（
３０３）； 前記値の内最大値を有する所定数の試行ラグを選択する
手段（３０４）であって、前記数の最大値が対応するラ
グＤ＿ｐを有する前記手段；前記値の数の少なくとも１
つがラグＤ＿ｐと調和関係にあるか否か決定する手段（
３０６）；および 調和関係にあるラグが存在する場合前記調和関係にある
ラグをラグ・パラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎとして選択
し、もし前記数のラグのいずれもラグＤ＿ｐと調和関係
にない場合Ｄ＿ｐをラグ・パラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿
ｎとして選択する手段（３０６）；によつて構成される
ことを特徴とするエンコーダ。(4) A digital audio encoder (100) comprising a long-term prediction filter (105) having a time lag parameter and means for determining an open-loop lag parameter L_o_p_e_n for said filter, said encoder having: A means of calculating correlation values for trial lags (
303); means (304) for selecting a predetermined number of trial lags having a maximum value among said values, the maximum value of said number having a corresponding lag D_p; at least one of said number of values;
is in a harmonious relationship with the lag D_p (
306); and if there are harmonically related lags, select said harmonically related lags as the lag parameter L_o_p_e_n, and if none of said number of lags are harmonically related to the lag D_p, then select D_p as the lag parameter L_o_p_e_
An encoder characterized in that it is constituted by means (306) for selecting as n.
を選択する手段によってさらに構成されることを特徴と
する請求項４記載のエンコーダ。5. The encoder according to claim 4, further comprising means for selecting a minimum lag among said numbers that is in a harmonic relationship with lag D_p.
有するラグの範囲を定義する手段によつてさらに構成さ
れ、前記決定手段は、前記ラグ数の１つの整数倍数が前
記範囲にあるか否かに基づいて前期決定を行うことを特
徴とする請求項４記載のエンコーダ。(6) further comprising means for defining a range of lags constituted by consecutive lags and having a lag D_p, the determining means determining whether one integer multiple of the number of lags is within the range; 5. The encoder according to claim 4, wherein the first determination is made based on the following.
ィルタ（１０５）を含むデジタル音声エンコーダ（１０
０）の前記ラグ・パラメータＬを決定する方法において
、前記方法は： 開ループ・ラグ・パラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎを計算
する段階； 開ループ・ラグ・パラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎの値に
よって決まる所定の一連の閉ループ・ラグ・パラメータ
試験を実行し、試験された各閉ループ・ラグ・パラメー
タと関連する誤差を決定する段階；および 誤差が最小の前記閉ループ・ラグ・パラメータをラグ・
パラメータＬとして選択する段階；によって構成される
ことを特徴とする方法。(7) a digital audio encoder (10) including a long-term predictive filter (105) with a time lag parameter L;
0), the method comprises: calculating an open-loop lag parameter L_o_p_e_n; a predetermined set of closed-loop lag parameters determined by the value of the open-loop lag parameter L_o_p_e_n; performing tests and determining the error associated with each closed-loop lag parameter tested; and lag-setting the closed-loop lag parameter with the least error.
A method characterized in that it is comprised of the step of: selecting a parameter L.
て構成され、前期組の各々が開ループ・ラグ・パラメー
タＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎの範囲に対応することを特徴とす
る請求項７記載の方法。8. The method of claim 7 further comprising the step of: generating said predetermined series of test sets, each of said sets corresponding to a range of open-loop lag parameters L_o_p_e_n.
ラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎと調和関係にある閉ループ
・ラグ・パラメータを試験する段階によってさらに構成
されることを特徴とする請求項７記載の方法。9. The method of claim 7, wherein the step of performing a test further comprises the step of testing a closed-loop lag parameter that is harmonically related to an open-loop lag parameter L_o_p_e_n.
所定の最大値に対するパラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎの
値によつて決定されることを特徴とする請求項９記載の
方法。10. Method according to claim 9, characterized in that the number of harmonic numbers of L_o_p_e_n tested is determined by the value of the parameter L_o_p_e_n for a predetermined maximum value.
フィルタ（１０５）および前記ラグ・パラメータＬを決
定する手段を有するデジタル音声エンコーダ（１００）
において、前記エンコーダは： 開ループ・ラグ・パラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎを計算
する手段（３０６）； 開ループ・ラグ・パラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎの値に
よつて決まる所定の一連の閉ループ・ラグ・パラメータ
の試験を実行し、各試験と関連する誤差を決定する手段
（３０７）；および 誤差が最小の前記閉ループ・ラグ・パラメータをラグ・
パラメータＬとして選択する手段（１０４）； によって構成されることを特徴とするエンコーダ。(11) a long-term prediction filter (105) having a time lag parameter L and a digital audio encoder (100) having means for determining said lag parameter L;
In the encoder: means (306) for calculating an open-loop lag parameter L_o_p_e_n; performing a predetermined series of closed-loop lag parameter tests depending on the value of the open-loop lag parameter L_o_p_e_n, each means (307) for determining the error associated with the test; and lag the closed-loop lag parameter with the least error.
An encoder comprising: means (104) for selecting a parameter L;
って構成され、前期組の各々が開ループ・ラグ・パラメ
ータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎの範囲に対応することを特徴と
する請求項１１記載のエンコーダ。12. The encoder of claim 11, further comprising means for generating said predetermined series of test sets, each of said sets corresponding to a range of open loop lag parameters L_o_p_e_n.
パラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎと調和関係にある閉ルー
プ・ラグ・パラメータを試験する手段によってさらに構
成されることを特徴とする請求項１１記載のエンコーダ
。(13) Said means for performing the test comprises an open-loop lag
12. The encoder of claim 11, further comprising means for testing a closed-loop lag parameter that is harmonically related to the parameter L_o_p_e_n.
所定の最大値に対するパラメータＬ＿ｏ＿ｐ＿ｅ＿ｎの
値によって決定されることを特徴とする請求項１３記載
のエンコーダ。14. Encoder according to claim 13, characterized in that the number of harmonic numbers of L_o_p_e_n tested is determined by the value of the parameter L_o_p_e_n for a predetermined maximum value.
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